คำถามติดแท็ก transfer-function

เมื่อมีการออกแบบตัวกรองดิจิตอลขึ้นอยู่กับตัวกรองอนาล็อกที่เรามักจะใช้bilinear เปลี่ยน เพื่อประมาณฟังก์ชั่นการถ่ายโอนแบบไม่ต่อเนื่องจากฟังก์ชันการถ่ายโอนแบบอะนาล็อก (ต่อเนื่อง) A ( s ) ที่เราแทนที่Da(z)Da(z)D_a(z)A(s)A(s)A(s) z=1+sT/21−sT/2z=1+sT/21−sT/2z = \frac{1+sT/2}{1-sT/2} โดยที่คือระยะเวลาการสุ่มตัวอย่าง อีกทางเลือกหนึ่งที่ใกล้เคียงกับฟังก์ชั่นการถ่ายโอนอย่างต่อเนื่อง( s )จากที่ไม่ต่อเนื่องฟังก์ชันถ่ายโอนD ( Z )เราแทนTTTAa(s)Aa(s)A_a(s)D(z)D(z)D(z) s=2Tz−1z+1s=2Tz−1z+1s = \frac{2}{T} \frac{z-1}{z+1} มีวิธีอื่นในการดำเนินการแปลงดังกล่าวหรือไม่ มีการประมาณที่ดีขึ้นหรือไม่

26 continuous-signals  discrete-signals  transfer-function 

ฉันกำลังพยายามใช้ตัวกรอง IIR อันดับที่ 8 และบันทึกย่อของแอปพลิเคชันและหนังสือทุกเล่มที่ฉันได้อ่านบอกว่ามันเป็นการดีที่สุดที่จะใช้ตัวกรองลำดับที่สองมากกว่านั้นเป็นส่วนที่สอง ฉันใช้tf2sosMATLAB เพื่อรับค่าสัมประสิทธิ์สำหรับส่วนที่สองซึ่งทำให้ฉันมีค่า 6x4 coeffs สำหรับส่วนของคำสั่งที่สอง 4 ตามที่คาดไว้ ก่อนการใช้งานเป็น SOS ตัวกรองลำดับที่ 8 จำเป็นต้องเก็บค่าตัวอย่าง 7 ค่าก่อนหน้า (และค่าเอาต์พุตด้วย) ตอนนี้เมื่อดำเนินการตามลำดับส่วนที่สองโฟลว์ทำงานอย่างไรจากอินพุตไปยังเอาต์พุตฉันต้องเก็บค่าตัวอย่างก่อนหน้านี้เพียง 2 ค่าหรือไม่ หรือผลลัพธ์ของตัวกรองตัวแรกป้อนเช่นเดียวx_inกับตัวกรองที่สองและอื่น ๆ ?

20 filters  filter-design  infinite-impulse-response  biquad  audio  image-processing  distance-metrics  algorithms  interpolation  audio  hardware  performance  sampling  computer-vision  dsp-core  music  frequency-spectrum  matlab  power-spectral-density  filter-design  ica  source-separation  fourier-transform  fourier-transform  sampling  bandpass  audio  algorithms  edge-detection  filters  computer-vision  stereo-vision  filters  finite-impulse-response  infinite-impulse-response  image-processing  blur  impulse-response  state-space  linear-systems  dft  floating-point  software-implementation  oscillator  matched-filter  digital-communications  digital-communications  deconvolution  continuous-signals  discrete-signals  transfer-function  image-processing  computer-vision  3d 

ฉันเพิ่งได้ เข้าใจผิดโดยพิจารณาจากเสา s = 1 เนื่องจากมีการตอบสนองที่ไม่สิ้นสุดที่ความถี่ 1 แต่การตอบสนองเป็นเพียง 1 เท่านั้นทีนี้คุณจะได้รับการตอบสนองความถี่จากเสาหรือไม่? ประการที่สองทฤษฎีบอกว่าระบบมีเสถียรภาพเมื่อเสาอยู่ในระนาบ s ซ้ายและจึงสลายตัวตามเวลา แต่เดี๋ยวก่อน. ไม่ "เสา" หมายถึงการตอบสนองที่ไม่มีที่สิ้นสุด - การเติบโตในเวลา? ในที่สุดคำถามที่ถูกต้องใน DSP คืออะไร? IMO, Dย่อมาจากดิจิตอลในขณะที่ s- โดเมนเป็นแบบอะนาล็อก ฉันไม่พบแท็กแปลง s-plane หรือ Laplace เพื่อติดป้ายกำกับโพสต์ของฉัน อัปเดตขอบคุณสำหรับคำตอบ ดูเหมือนว่าฉันจะได้รับยกเว้นสิ่งเล็กน้อย แต่สิ่งพื้นฐาน - ความสัมพันธ์ของเสา (และเลขศูนย์) กับความถี่ โดยทั่วไปเหตุใดค่าลักษณะเฉพาะ (หรือคุณจะเรียกsssตัวดำเนินการ / ตัวแปร) ที่เกี่ยวข้องกับความถี่ได้อย่างไร มันควรเกี่ยวข้องกับการเติบโตแบบเลขชี้กำลังและการแปลงแบบ Laplace ฉันค่อนข้างเข้าใจว่าเสานั้นมีค่าลักษณะเฉพาะ (โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการเกิดซ้ำโดยสิ้นเชิง) แต่สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับความถี่อย่างไร

16 continuous-signals  frequency-response  transfer-function  laplace-transform  poles-zeros 

ดังนั้นในขณะที่ตอบวิธีออกแบบตัวควบคุม PI สำหรับระบบที่ล่าช้าในการสั่งซื้อครั้งแรก (คำถามที่นี่ ) นี่คือสมการลูปปิดกับระบบควบคุม: GC(s)=KT(1−sT)(s)s3+(1T+a−KKp)s2+(aT+KKPT+KI)s+KKITGC(s)=KT(1−sT)(s)s3+(1T+a−KKp)s2+(aT+KKPT+KI)s+KKIT G_C(s) = \frac{\frac{K}{T}(1-sT)(s)} { s^3 + (\frac{1}{T} + a - KK_p)s^2 + (\frac{a}{T} + \frac{KK_P}{T} +K_I)s+\frac{KK_I}{T}} คำถาม:คุณจัดการกับ normalizing ตัวเศษในฟังก์ชั่นการถ่ายโอนวงปิดของคุณได้อย่างไรเมื่อตัวกรองไม่เสถียร? (ขั้วบน RH ของเครื่องบิน) โดยทั่วไปแล้วคุณจะแนะนำตัวกรองก่อนตัวควบคุมที่ทำ: 1KT(1−sT)(s)1KT(1−sT)(s) \frac{1} {\frac{K}{T} (1-sT)(s)} เพื่อทำให้ปกติตัวเศษ แต่ตัวกรองนั้นไม่เสถียรเนื่องจากคำว่า: ไม่แน่นอนสำหรับการตอบสนองขั้นตอนซึ่งจะสร้างปัญหาการตระหนักถึงระบบที่ทุกคน1(1−sT)1(1−sT) \frac{1}{(1-sT)} วิธีหนึ่งที่ฉันคิดเกี่ยวกับการจัดการกับสิ่งนี้คือการคูณมันด้วยคอนจูเกตที่ซับซ้อน (1+sT)(1+sT)(1+sT)(1+sT) \frac{(1+sT)} {(1+sT)} แต่ฉันไม่แน่ใจเกี่ยวกับข้อดีของมัน

16 filters  filter-design  transfer-function  analog  control-systems 

ให้การตอบสนองความถี่โดยพลการวิธีการประมวลผลสัญญาณใดที่อาจมีอยู่ซึ่งสามารถคาดเดาประเมินหรือกำหนดฟังก์ชั่นการถ่ายโอน (เสาและกลุ่มดาวศูนย์) ซึ่งให้การประมาณ "ดีพอสมควร" (สำหรับเกณฑ์การประเมินคุณภาพที่กำหนด) มีวิธีใดในการประมาณจำนวนของเสาและศูนย์ที่จำเป็นสำหรับฟังก์ชันการถ่ายโอนที่กำหนดบวกกับค่าเผื่อข้อผิดพลาดโดยประมาณที่กำหนด? หรือวิธีหนึ่งสามารถตัดสินว่าข้อ จำกัด เหล่านี้ไม่สามารถทำได้ถ้าเป็นไปได้? หากการตอบสนองความถี่ที่กำหนดนั้นถูกสร้างขึ้นจริงโดยฟังก์ชั่นการถ่ายโอนที่รู้จักวิธีการใด ๆ เหล่านี้จะมาบรรจบกับฟังก์ชั่นการถ่ายโอนต้นฉบับนั้นหรือไม่ ถ้าการตอบสนองความถี่ที่กำหนดนั้นเป็นไปตามข้อผิดพลาดในการวัด (สมมติว่าเสียน) สมมติว่าทำงานในระนาบ Z กับสเปกตรัมตัวอย่างแม้ว่าคำตอบโดเมนต่อเนื่องอาจน่าสนใจ เพิ่มเติม: วิธีการแก้ปัญหาแตกต่างกันหรือไม่หากมีการกำหนดขนาดของการตอบสนองความถี่เท่านั้น (เช่นอนุญาตให้ใช้โซลูชันที่มีการตอบสนองเฟสใด ๆ ) หรือไม่ เพิ่มเติม: ปัญหาหลังคือสิ่งที่ฉันสนใจมากที่สุดเมื่อได้รับการตอบสนองต่อขนาดที่รู้จักรอบวงกลมหน่วย แต่การตอบสนองเฟสที่ไม่ทราบ / ไม่ถูกวัดสามารถประมาณระบบที่วัดได้และหากเป็นเช่นนั้นภายใต้เงื่อนไขใด

11 transfer-function  frequency-response  zeros